AI Engineer 공간 "사부작 사부작"

고급 RAG 기법: 단순 검색을 넘어 지능적 답변으로대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 지식을 학습하지만, 최신 정보 부재나 환각(hallucination) 현상과 같은 한계를 지닙니다. 검색-증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)은 이러한 LLM의 약점을 보완하기 위해 외부 지식 소스에서 관련 정보를 검색하여 답변의 정확성과 신뢰성을 높이는 핵심 기술입니다. 기본적인 RAG 접근법도 효과적이지만, 검색된 정보의 관련성이 떨어지거나 복잡한 질문에 대한 답변 능력이 제한될 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하고 RAG 시스템의 성능을 한 차원 끌어올리기 위해 다양한 고급 기법들이 등장했습니다. 이 글에서는 단순 검색을 넘어 보다 정교하고 지능적인 답변 생성을 가능하게 하..

더 똑똑한 검색을 찾아서: 어휘적, 의미적, 하이브리드 검색 완벽 가이드정보의 바다에서 원하는 정보를 정확하고 빠르게 찾는 것은 마치 숨은그림찾기와 같습니다. 특히 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템처럼 방대한 데이터 속에서 가장 관련성 높은 정보를 찾아내는 검색기의 역할은 무엇보다 중요합니다. 검색기는 마치 똑똑한 정보 탐험가처럼, 사용자의 질문 의도를 파악하고 최적의 답변을 이끌어낼 단서를 찾아냅니다. 하지만 이 탐험가들이 정보를 찾는 방식은 한 가지가 아닙니다. 마치 각기 다른 도구와 전략을 사용하는 탐험가들처럼, 검색기도 어휘적 검색, 의미적 검색, 그리고 이 둘을 결합한 하이브리드 검색 등 다양한 방법으로 정보를 탐색합니다. 이번 글에서는 이 세 가지 주요 검..